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DGM公司

swMATH ID: 39282
软件作者: 贾斯汀·西里尼亚诺;康斯坦丁诺斯·斯皮廖普洛斯
描述: DGM:解偏微分方程的深度学习算法。高维偏微分方程一直是一个长期的计算挑战。我们建议通过用深度神经网络逼近解来求解高维偏微分方程,深度神经网络经过训练以满足微分算子、初始条件和边界条件。我们的算法是无网格的,这是关键,因为网格在高维上变得不可行。神经网络不是形成网格,而是在成批随机采样的时间和空间点上进行训练。该算法在一类高维自由边界偏微分方程上进行了测试,我们能够在高达200维的空间内精确求解这些偏微分方程。该算法也在高维Hamilton-Jacobi-Bellman PDE和Burgers方程上进行了测试。深度学习算法近似于不同边界条件和物理条件(可视为高维空间)连续体的Burgers方程的一般解。我们将该算法称为“深伽辽金方法(DGM)”,因为它在精神上与伽辽金方法类似,其解由神经网络近似,而不是基函数的线性组合。此外,我们还证明了一类拟线性抛物偏微分方程的神经网络逼近能力定理。
主页: https://paperswithcode.com/paper/dgm-a-depe-learning-algorithm-for-solution
源代码:  https://github.com/alialaradi/DeepGalerkin方法
依赖项: 蟒蛇
关键词: 偏微分方程机器学习深度学习高维偏微分方程
相关软件: 亚当深XDETensorFlow公司DeepONet(深度网络)FPIN编号PyTorch公司DiffSharp(差异锐化)PDE-网络hp-车辆识别号ImageNet公司AlexNet公司L-BFGS公司XPINN公司PIN码NTK码github火炬差异MscaleDNN公司NSF网络PhyGeoNet(物理地理网)VarNet公司
引用于: 358文件
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